Ce projet académique développe des outils pour manipuler des polyèdres en trois dimensions. Il permet de les représenter, les importer et exporter depuis des fichiers au format OBJ, et de les décomposer en composantes connexes pour une analyse structurelle. Les algorithmes implémentés facilitent l'étude des propriétés géométriques et topologiques des modèles 3D, avec une approche modulaire et optimisée pour la gestion dynamique de la mémoire.

Ce projet est un projet de deep learning implémenté en Python. Il consiste en un notebook contenant un modèle de deep learning et des algorithmes. Le projet est structuré en plusieurs répertoires : le notebook principal, un répertoire contenant le jeu de données utilisé pour l'entraînement et les tests, un répertoire contenant les résultats d'évaluation et les métriques de performance, et un répertoire contenant l'application web.

Ce projet propose une collection de structures de données avancées et d'algorithmes pour faciliter la manipulation et l'analyse de données. Il vise à offrir des solutions performantes pour le stockage, la recherche et la transformation de données, adaptées aux besoins des développeurs et des data scientists. Les implémentations sont conçues pour être réutilisables et optimisées.

Ce projet pédagogique vise à enseigner les structures de données fondamentales, notamment les graphes, et leur impact sur la complexité algorithmique des opérations. Il propose des travaux pratiques pour implémenter et manipuler ces structures, tout en analysant leur efficacité. Destiné aux étudiants en informatique, il inclut des guides d'introduction, des exercices d'implantation et des rapports à rédiger.

Ce projet propose une implémentation en PyTorch d'un réseau de neurones basé sur la géométrie des matrices symétriques définies positives (SPD). Il permet de construire et d'entraîner des modèles de deep learning adaptés aux données structurées sous forme de matrices SPD, souvent utilisées en traitement d'images ou en analyse de données géométriques.

Projet pédagogique visant à implémenter des structures de données dynamiques comme des piles et des listes chaînées en utilisant des objets cellulaires. Il inclut des tests unitaires pour valider le bon fonctionnement des implémentations réalisées.

Ce projet est une collection de structures de données et d'algorithmes fondamentaux en informatique. Il implémente des listes chaînées, des files, des piles et des arbres binaires de recherche pour faciliter l'apprentissage et l'expérimentation des concepts de base en algorithmique et en programmation.

Ce projet implémente une pile et une liste/file à l'aide d'une implémentation en chainage d'objets. Il permet de gérer des structures de données de manière efficace.

Ce projet gère des structures de données complexes, offrant une optimisation des performances algorithmiques et une implémentation de méthodes de tri et de recherche efficaces.

Projet pédagogique de développement d'une application de gestion de médias (films, séries, épisodes) et d'utilisateurs. L'application permet de lire, convertir et manipuler des données structurées au format JSON, d'implémenter des interfaces de stockage (DAO) et de fournir des fonctionnalités de filtrage et de tri des données. Elle inclut également une intégration avec une API externe pour enrichir les données utilisateurs.